테스트에 인공지능을 구현할 가치가 있나요?

소프트웨어 테스트의 인공 지능 접근 방식은 기존 자동화보다 효율성을 향상시키는 강력한 도구입니다.

시나리오에 관한 한 여기서 언급된 인공 지능은 이상적인 목표가 아닌 현대적인 상태를 나타냅니다. 우리는 기본적인 버그 해결과 같은 개별 작업에서 개발자보다 더 빠르게 인간을 능가하는 좁은 AI, 즉 약한 AI의 세상에 살고 있습니다. 그러나 인간이 할 수 있는 거의 모든 일을 할 수 있는 진정으로 강력한 AI가 탄생하려면 아직 수년 또는 수십 년이 걸립니다. 이는 사람의 입력 없이는 AI 테스트가 수행되지 않지만 작업량을 최소화할 수 있음을 의미합니다.

인공 지능 구현은 어떻게 소프트웨어 테스트 프로세스를 개선할 수 있습니까?

소프트웨어 테스트의 인공 지능은 자동화된 테스트의 자연스러운 진화입니다. AI 테스트 자동화는 인간 작업을 시뮬레이션하는 것보다 한 단계 더 발전합니다. 또한 AI는 먼저 테스트를 실행할 시기와 방법을 결정합니다.

혁신은 여기서 끝나지 않습니다. 인공지능 테스트가 현실이 됐다. 구현에 따라 테스트는 사람의 입력 없이 처음부터 수정되거나 생성됩니다. 프로젝트가 복잡하여 사람들이 테스트 방법을 궁금해한다면 이는 훌륭한 솔루션입니다. 인공 지능이 답이 될 수도 있습니다.

인공 지능의 이점

이 섹션에만 정의 및 기타 요소를 기반으로 한 일련의 기사가 있습니다. AI 테스트의 이점과 테스트에서 AI의 다른 용도를 살펴보겠습니다.

•AI 자동화 테스트로 시간이 절약됩니다. 테스트 자동화 도구를 사용하면 놀라운 일정을 달성할 수 있지만 이를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 예를 들어, 테스트가 실제로 시간 낭비인지 조사하기 위해 자동으로 취소되거나 일시 중지될 수 있는 테스트만 유지하는 것이 가능하다면 어떨까요?

• 일관성 테스트를 통해 정확성이 향상됩니다. 뚜렷한 이유 없이 테스트가 실패하는 경우가 가끔 발생하는 것은 자연스러운 일입니다. 이러한 테스트는 코딩 문제를 식별하거나 여러 테스트에서 발견된 개념적 결함을 지적하기 위해 AI 검토를 위해 자동으로 플래그가 지정될 수 있습니다.

•테스트 유지관리가 덜 번거로워집니다. 이는 A/B 목적을 위해 매일(더 자주는 아니더라도) 사용자 인터페이스를 조정하는 B2C 솔루션에 특히 중요합니다. 사용자 여정을 모방하는 테스트의 경우 이와 같은 작은 변경은 여전히 ​​혼란스러울 수 있습니다. 예를 들어 버튼이 전혀 존재하지 않습니다. AI와 테스트 자동화를 결합하면 테스트가 사람의 입력 없이도 사용자 인터페이스(UI) 변경 사항에 적응할 수 있습니다.

AI 테스트 모범 사례

다음은 AI 테스트의 최전선에 있는 공급업체의 시행착오를 통해 얻은 몇 가지 권장 사항입니다.

•당신이 무엇을 하고 있는지 알아보세요. 적절한 준비 없이 테스트 자동화를 추진하는 것은 엄청난 시간 낭비입니다. 자동화된 테스트와 마찬가지로, 선도할 수 있는 선임 전문가가 부족하면 재앙이 될 수 있습니다.

•테스트 스위트를 정리하세요. 누락되거나 잘못된 태그, 오타 및 레거시 데이터베이스는 모두 AI가 테스트를 개선하기 위해 사용할 데이터를 왜곡할 수 있습니다.

•AI 구현 목표를 적어보세요. 여기에는 해결하려는 비즈니스 목표(예: 보다 원활한 사용자 경험을 통해 유지율을 크게 향상), AI 노력이 노력할 가치가 있는지 확인하기 위한 목표 테스트, 올바른지 확인하기 위한 인간의 노력이 포함됩니다. 트랙. 스마트 테스트 벤치마크.

•동료에게 경고합니다. 인공 지능을 테스트에 통합하는 것은 가능한 한 최단 시간 내에 테스트 전문가의 가용성과 결과에 영향을 미칠 수 있는 긴 프로세스입니다. 프로젝트 관리자, 제품 소유자 및 고위 경영진은 이러한 급격한 변화에 대해 미리 알려주시면 감사하겠습니다. 물론 개발자도 이 사실을 알아야 합니다. 특히 프로젝트에 대한 단위 테스트를 처리하는 경우에는 더욱 그렇습니다.

•테스트 관리도 똑같이 혁신적인지 확인하세요. 팀이 여전히 Excel 테스트를 고집한다면 AI 테스트는 거의 쓸모가 없습니다. 타사 AI 도구에 친화적인 전용 테스트 관리 솔루션이 필요합니다.

인공지능을 기반으로 한 소프트웨어 테스팅 자동화 방법

인공지능을 소프트웨어 테스팅에 접목시키는 방법은 주로 가장 대중적인 인공지능 기술에서 비롯됩니다. 그것은 기계 학습, 자연어 처리(NLP), 자동화/로봇공학 및 컴퓨터 비전입니다. 다음은 이러한 기술을 테스트에 어떻게 사용할 수 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.

•패턴 인식은 기계 학습을 사용하여 실행 가능한 통찰력으로 전환될 수 있는 테스트 또는 테스트 실행에서 패턴을 찾습니다. 동일한 클래스의 문제로 인해 여러 테스트가 실패하는 경우 AI 솔루션은 팀에 잠재적으로 문제가 있는 코드를 재검토하도록 요청합니다. 패턴 인식은 소프트웨어 코드 자체에서 잠재적인 취약점을 발견하고 예측하는 데 사용될 수도 있습니다.

•자동 테스트로 인해 두통이 발생하면 자가 치유를 통해 이를 교정할 수 있습니다. 불안정한 테스트는 궁극적으로 문제의 경로를 추적할 수 있습니다. 재현 불가능해 보이는 결함은 포착되어 해결됩니다. 프로젝트가 커짐에 따라 자가 치유 테스트는 진정한 판도를 바꿀 것입니다.

•시각적 회귀 테스트를 통해 소프트웨어와 테스트가 제대로 작동하도록 유지합니다. 앞서 언급한 사용자 인터페이스(UI) 조정 예시입니다. 우수한 자가 치유는 많은 중복 작업을 제거하고, 제품 팀이 A/B 테스트에 더욱 의욕을 갖게 하며, 트렌드에 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다.

•데이터 생성은 주요 소프트웨어 테스트 도구와 함께 매우 유용합니다. AI를 사용하면 대규모 테스트를 매개변수화할 수 있습니다. 예를 들어 희귀한 해상도와 메타데이터가 포함된 프로필 사진을 대량 생성하여 사용자가 제대로 업로드할 수 있는지 확인하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

인공지능 소프트웨어 테스트를 위한 최고의 테스트 도구

(1)Launchable

Launchable은 패턴 인식을 사용하여 테스트 실패 가능성을 확인합니다. 이 정보는 테스트 스위트를 잘라내고 일부 명백한 중복성을 제거하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 예를 들어 패치를 배포하기 전에 가장 문제가 많은 테스트만 실행하도록 테스트를 그룹화할 수 있습니다.

(2)Percy

Percy는 시각적 회귀 테스트 도구입니다. 이는 UI 테스트 관련성을 유지하는 데 유용하며 다양한 브라우저와 장치에서 사용자 인터페이스 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

(3)mabl

mabl은 자가 치유 기능을 갖춘 간단한 테스트 자동화 플랫폼입니다. 이는 로우 코드 접근 방식을 주장하지만 전통적인 방식으로도 완벽하게 작동합니다.

(4)Avo

Avo에는 테스트 데이터를 관리하는 전용 도구가 있으며, 이 기능에는 인공지능 데이터 생성도 포함됩니다. 이 솔루션은 실제 데이터를 대규모로 시뮬레이션하고 그 위에서 일부 데이터 검색을 수행한다고 주장합니다.

결론

소프트웨어 테스팅의 인공 지능 접근 방식은 일반 자동화보다 훨씬 더 효율성을 높이는 정말 강력한 도구입니다. 일부 하위 집합은 과도해 보일 수 있지만(예: 데이터 생성은 사람들이 모든 것을 "인공 지능"이라고 부르기 전에 이루어졌습니다) 자가 치유 테스트와 패턴 인식은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 올바른 목표를 설정하고 적합한 사람을 찾는 한 품질 보증 프로그램에 AI를 구현하는 것은 확실히 그만한 가치가 있습니다.

그러나 좋은 테스트 관리 솔루션 없이 소프트웨어 테스트에 인공지능을 도입하는 것은 의미가 없습니다. AI에 손을 대려면 탄탄한 테스트 조직이 필요하며, 진지한 노력을 기울이면 여러 AI 테스트 도구를 사용하는 복잡성이 가중됩니다. AI 소프트웨어 테스트 여정을 시작하기 전에 이상적인 올인원 테스트 관리 솔루션을 찾아야 합니다.

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